Byg og aktiver datasæt i Data Studio

Bemærk: Hvis du er superadministrator,kan du her læse, hvordan du tilmelder din konto til betaversionen.

Oversigt

HubSpot Data Studio samler eksterne kundedata for at give en samlet platform til synkronisering, integration og aktivering på tværs af din teknologiportefølje. Brugere kan oprette datasæt fra eksterne kilder som Google Sheets, Snowflake og datasynkroniseringsapps og derefter integrere dem i lister, arbejdsgange og rapporter for effektiv, datadrevet beslutningstagning.

Før du går i gang

• For at kunne se, redigere og bruge datasæt skal du have Data Studio-tilladelser.
• Tilladelsertil visning og redigering er aktiveret som standard. Superadministratoren skal aktivere brugsrettigheder for datasætbrugere for at give dem mulighed for at bruge HubSpot-kreditter til Data Studio.
• Brugerrettigheder er kun påkrævet, når du bruger et datasæt i en arbejdsgang, et segment, synkroniserer med CRM eller eksporterer.
• Du kan modtage Data Studio-synkroniseringsmeddelelser for at holde dig opdateret om deres status, så du hurtigt kan handle, hvis der opstår fejl eller uventede fejl, og sikre den fortsatte kvalitet af data, der opdateres i CRM efter en tilbagevendende tidsplan. Lær, hvordan du konfigurerer meddelelser.
• Få mere at vide om abonnementsbegrænsninger i HubSpots produkt- og servicekatalog.

Hvad er et datasæt?

Et datasæt er en samling af data fra hele din HubSpot-konto, der kan bestå af HubSpot- og/eller eksterne datakilder. Et datasæt kan omfatte egenskaber for CRM-objekter og HubSpot-aktiver, felter fra eksterne datakilder og formler til beregning af dine data.

Læs mere om definitioner af datasæt i ordlisten.

Anvendelsestilfælde for Data Studio

Nedenfor er de vigtigste anvendelsestilfælde, der viser, hvordan du kan udnytte eksterne datasæt til at forbedre CRM-poster, optimere arbejdsgange, oprette dynamiske kundelister og bruge datasæt til at oprette rapporter.

Synkroniser data fra tredjepartsapplikationer

Du kan synkronisere datasæt fra tredjepartsapplikationer direkte til dit HubSpot CRM. Dette giver dig mulighed for at:

• Opdatere CRM-poster ved hjælp af eksterne datasæt
• Generere nye egenskaber fra beregnede formelfelter
• Øjeblikkeligt skrive data til dit CRM med et enkelt klik

Du kan f.eks. kombinere data fra en produktbrugsplatform (f.eks. Mixpanel) med virksomhedens datasæt for at oprette en effektiv egenskab for produktengagement i HubSpot.

Lær, hvordan du synkroniserer data fra tredjepartsapplikationer.

Synkroniser data til HubSpots CRM

Du kan synkronisere data til HubSpots CRM for at:

• Forbedre din målgruppesegmentering
• Sende mere personaliserede marketing-e-mails
• Forbedre din salgsindsats baseret på indsigt fra data

Du kan f.eks. oprette et datasæt, der sporer kundeadfærd på tværs af forskellige kanaler. Ved at synkronisere disse data tilbage til CRM'en kan du forfine målgruppesegmenteringen for at identificere leads med høj købsintention. Ved hjælp af disse indsigter kan du sende personaliserede e-mailkampagner, der er skræddersyet til kundernes præferencer, hvilket øger engagementet og konverteringsraterne.

Lær, hvordan du synkroniserer data til HubSpots CRM.

Brug dit datasæt i et workflow

Du kan bruge dine datasæt i et workflow til at:

• Oprette engangs- eller tilbagevendende workflows for primære datasætposter
• Inkorporere datasætfelter i workflow-handlinger

Udnyt for eksempel datasættet med engagementsscore til at oprette en arbejdsgang, der automatiserer kundevarsler om potentielle opgraderinger eller risiko for kundeafgang. Denne arbejdsgang kan også proaktivt nå ud til kunder, der kan være meget velegnede til en opgradering.

Lær, hvordan du bruger datasæt i en arbejdsgang.

Brug dit datasæt til at oprette segmenter

Du kan bruge dine datasæt til at oprette segmenter for at:

• Importere og flette produktbrug, lead-scores og kundedata til Data Studio
• Kombinere HubSpot-kontaktdata med eksterne kilder og forfine indsigter med filtre
• Generere en filtreret liste over datasætkontakter, der opfylder specifikke kriterier

Udnyt for eksempel et målrettet kundedatasæt til at generere et dynamisk segment, der driver en automatiseret marketingkampagne og leverer personaliserede kundeoplevelser i stor skala.

Lær, hvordan du bruger dine datasæt til at oprette segmenter.

Brug dit datasæt i en rapport

Du kan bruge dine datasæt i en rapport til at:

• Kombinere flere datakilder for at oprette samlede rapporter med oplysninger fra dit CRM, eksterne applikationer og analyseplatforme
• Segmentere data dynamisk ved at anvende filtre for at fokusere på specifikke grupper, adfærd eller tendenser
• Opbygge brugerdefinerede målinger og beregninger ved hjælp af formelfelter for at generere unikke præstationsindikatorer. 

Du kan f.eks. oprette et felt til at beregne årlige tilbagevendende indtægter baseret på egenskaben "aftalebeløb" og derefter bruge disse data fra datasættet i en rapport til at spore indtægtstrends, forudsige fremtidige indtægter og analysere kundefastholdelse over tid.

Bemærk: Hvis dit datasæt bruger HubSpot-objekter og indeholder sammenfattede målinger og brugerdefinerede formler, vil eventuelle filtre, du anvender på disse målinger, kun påvirke den sammenfattede visning af dataene, ikke den underliggende rapport.

Lær, hvordan du bruger dine datasæt i en rapport.

Eksporter datasæt til Google Sheets og Office 365 Excel

Du kan eksportere datasæt til Google Sheets og Office 365 Excel for at:

• Opbevare eksterne kopier til arkiveringsformål eller for ekstra sikkerhed.
• Arbejde med dine data, selv uden internetforbindelse.
• Dele datasæt nemt med teammedlemmer til redigering og feedback i realtid.

Ved at eksportere HubSpot-datasæt til Google Sheets eller Office 365 Excel kan virksomheder f.eks. forfine data for at få klare indsigter i omsætningstendenser og kundeakquise og derefter dele dem sikkert med eksterne interessenter uden at give dem adgang til HubSpot.

Lær, hvordan du eksporterer datasæt.

Opret et datasæt

Sådan opretter du et datasæt:

1. På din HubSpot-konto skal du navigere til Datahåndtering > Data Studio.
2. Klik påOpret datasæt øverst til højre.
3. Klikpå Importer data.

Datakilder

Datakilder er grundlaget for dit datasæt. Få mere at vide om forskellige datakilder iordlisten.

4. I venstre sidepanel under Kilder:
   • Sådan tilføjer du en HubSpot-datakilde, der allerede findes i dit CRM:Vælg en datakilde fra listen, eller klik på Hjælp mig med at vælge for at bruge Breeze, HubSpots AI, til at foreslå objekter. Når du har valgt, vises venstre sidepanel Vælg dine kolonner. Klik på+ Tilføj kilde for at tilføje yderligere datakilder. 
   • Sådan tilføjer du eksterne data: Klik på+ Tilslut en ny kilde. I paneletTilføj en datakilde skal du vælge indstillingenFil eller en ekstern applikation.
5. Når du har valgt dine datakilder, skal du i listen over egenskaber klikke på afkrydsningsfelterne ud for de egenskaber, du vil have med i dit datasæt. Klik derefter påFærdig.

6. For at sammenføje yderligere datakilder for at opbygge et mere komplekst datasæt skal du klikke på Kilder øverst. I panelet til venstre skal du klikke påBrug avanceret kildekonfiguration.

Avanceret kildekonfiguration

Sådan sammenkobler du en anden datakilde:

7. Klik påTilføj en anden datakilde eller på +-ikonet i datakildeviseren.

8. Vælg endatakilde på fanen HubSpot-datakilder eller Eksterne datakilder.
9. Klik påFortsæt.
10. Konfigurer følgende på skærmbilledet "Preview your join " (Vis din sammenkobling):

1. • I feltetVenstre tabel vises denprimære kilde, du har valgt.
   • I feltetHøjre tabel vises den ekstra kilde, du har valgt.
   • Klik på rullemenuen"Venstre " for at vælge "Venstre sammenføjning " eller "Indre sammenføjning".
     • Venstre sammenføjning: returnerer alle rækker fra[primær datakilde] og eventuelle matchende rækker fra[sekundær datakilde]. 
     • Inner join: returnerer rækker, der har matchende værdier i både[primær datakilde] og[sekundær datakilde].
   • Klik på Brug associeringsetiketter ellerBrug matchnøgle.
     • Brug associeringsetiketter: Vælg en associeringsetiket til sammenkoblingen.
     • Brug matchnøgle: Vælg en matchnøgle til venstre og højre tabel.
   • UnderMatchadfærd skal du angive forholdet mellem de valgte datakilder:
     • Flere match: én række i den venstre tabel kan matche flere rækker i den højre tabel.
     • Kun ét match: én række i den venstre tabel kan matche højst én række i den højre tabel. Yderligere rækker medtages ikke.
   • Klik påTilføj brugerdefineret sammenkobling.

Kolonner

11. For at trække og slippe kolonnerne for at tilpasse deres rækkefølge skal du klikke påKolonner øverst. Klik på de forskellige kolonner, ogtræk og slip dem i den ønskede rækkefølge.

12. For at oprette nye kolonner skal du klikke på et af følgende:
    • Tilføj kolonner fra en kilde
    • Tilføj en Data Agent-kolonne
    • Tilføj en formelkolonne

Data Agent

Når du vælger indstillingenTilføj en Data Agent-kolonne, kan du bruge Data Agent til at udføre research og generere nye data i en smart kolonne:

13. Klik påTilføj en Data Agent-kolonne.
14. Itekstfeltet Beskriv, hvad du vil vide skal du skrive en beskrivelse af de data, du vil generere og udtrække fra den smarte kolonne. Derudover kan du brugede foreslåede prompter. Klik derefterpå Vis eksempel.
15. Skriv kolonnenavnet i tekstfeltet Navn på smart kolonne.
16. Gennemgåbeskrivelsen, og rediger teksten efter behov.
17. Klik på+ Indsæt kolonnetoken for at henvise til andre egenskaber i datasættet.
18. Klik på rullemenuenHvor skal disse data komme fra? for at vælge en kilde til dine data.
    • Websøgning: data fra søgning på internettet.
    • Virksomhedsresearch: data fra virksomhedens primære websted.
    • Datasetkolonner: data fra en anden kolonne i datasættet.
19. Klik på rullemenuen Hvilken typedata skal denne prompt returnere for at angive typen af oplysninger i cellen (f.eks. tal, tekst eller dato).
    • Streng
    • Tal
    • Boolsk
20. Klik på "Vis eksempel".
21. Den smarte kolonne vises nu i tabellen.

Berigelse

Brug Berigelse til at udfylde huller eller validere data:

22. Klik påBerigelse øverst. Klik derefter påafkrydsningsfelterne ud for de data, du vil tilføje til kolonnerne.
23. Klik på + Tilføj valgte kolonner. 
24. Når du har gennemgået dine valg til berigelse, skal du klikke påTilføj berigelseskolonne(r).

Formler

Brug Formler til at oprette beregninger baseret på andre kolonner:

25. Klik på Formler øverst. Klik derefter på en af de tilgængelige muligheder.

26. Udfyld formelfelterne i det nederste panel.

27. Klik derefterpå Gem.

Modifikatorer

Brug Modifikatorer til at anvende formateringsændringer og normaliseringer:

28. Klik påFormler øverst.
29. Klikpå Ret store bogstaver eller Fjern mellemrum, og gør derefter følgende:
    • Indtast et navn i tekstfeltet forkolonnenavn.

• • Klik på rullemenuen Vælg kolonnefor at vælge en kolonne.

• • Klik på rullemenuen Transformation, og vælg Store bogstaver, Små bogstaver ellerFjern mellemrum.
  • Klik på " Gem".

Oversigtsvisninger og ikke-oversigtsvisninger

Der findes to typer visninger, der bruges til at se dine datasæt:

• Opsummeret visning: visningen for et datasæt, der oprettes, når det har mere end én datakilde, og der er flere mulige match mellem de primære og sekundære datakilder. Denne visning viser data grupperet efter primær datakilde og vil blive brugt i CRM-synkronisering, arbejdsgange og lister. Kun kolonner, der er tilgængelige i den opsummerede visning, vil være tilgængelige i CRM-synkronisering, arbejdsgange og lister.
• Ikke-opsummeret visning: visningen for et datasæt, der viser data, der ikke er grupperet. 

Bemærk: I tilfælde, hvor der kun er én kilde, eller hvor der er et én-til-én-forhold mellem forskellige kilder (f.eks. hvis example@hubspot.com forekommer én gang i Snowflake og én gang i dit HubSpot CRM), vil du ikke få vist en sammenfattet eller usammenfattet visning af dit datasæt, og datasættet kan bruges til rapportering, CRM-synkronisering, workflows og lister. Lær, hvordan du konfigurerer dine indstillinger for datasammenkobling.

Du kan vælge mellem de to ved at klikke påUdvidelig visning øverst til venstre og derefter vælgeOpsummeret visning ellerUopsummeret visning.

Filtre

Du kan anvende filtre på dit datasæt.

30. Klik påFilter øverst. Klik på+ Tilføj filter ellerAvanceret filtervisning.
31. Hvis du har valgt Avanceret filtervisning, skal du klikke mellem følgende avancerede filtre:
    • Filtre på rækkerniveau: filtrer rækker før gruppering eller sammenfatning
    • Aggregatfiltre: filtrer rækker baseret på faste aggregatværdier
    • Filtre i den sammenfattede visning: filtrer rækker i den sammenfattede visning efter sammenfatning af en-til-mange-kilder
32. Hvis du har valgt+ Tilføj filter, skal du klikke på etfilter i pop op-vinduet. Fortsæt med at tilføje filtre efter behov.

Gennemgå datasæt

Når du er færdig med at tilpasse dit datasæt, kan du gøre følgende:

33. Gennemgå tabellen for at sikre, at dit datasæt vises korrekt.

34. Hvis du er tilfreds med dit datasæt,skal du klikke på Gem.Klik påBrug i for at oprette en rapport, et workflow, en liste, udføre en CRM-synkronisering eller eksportere dit datasæt.

Ordliste

Datakilder

Datakilder omfatter CRM-objekter (f.eks. kontakter, brugerdefinerede objekter), aktiver (f.eks. websidesider, e-mails) og aktiviteter (f.eks. samtaler, salg), som du ønsker at rapportere om. Du kan vælge op til fem pr. datasæt.

Den primære datakilde fungerer som anker for datasættet, og alle andre kilder linker til den. HubSpot forbinder dem via den korteste vej og sammenkæder automatisk relaterede data som kontakter og aftaler uden ekstra trin.

Andre datakilder kræver mellemliggende forbindelser for at kunne integreres. Hvis f.eks. Aftaler er den primære kilde, og der er brug for data fra blogindlæg, forbinder HubSpot dem via Kontakter og Webaktiviteter og vælger automatisk de nødvendige kilder.

Yderligere datakilder

Du kan tilføje sekundære datakilder til dit datasæt for at samle oplysninger i en enkelt visning. Nogle kilder integreres automatisk, mens andre kan kræve yderligere indtastning for at etablere en forbindelse.

Automatiske sammenkoblinger

Automatiske sammenkoblinger er tilgængelige for almindelige HubSpot-datakombinationer (f.eks. Virksomheder + Aftaler) og integrationer med synkroniseringsapps (f.eks. Kontakter + Stripe-fakturaer).

Når du vælger disse kildepar, matches rækker automatisk ved hjælp af en standardkolonne, typisk E-mailadresse eller Virksomhedsdomæne.

For at tilpasse den matchende kolonne kan du administrere sammenkoblingen i kildepanelet.

Brugerdefinerede sammenkoblinger

Når du integrerer data fra kilder med fleksible kolonnestrukturer – såsom Google Sheets, AirTable, CSV-filer og datalagre – skal du angive yderligere oplysninger for at muliggøre datasammenfletning.

Hvis der kræves en brugerdefineret sammenkobling, skal du vælge matchende kolonner fra hver kilde. Dette sikrer, at dataene stemmer korrekt overens ved hjælp af fælles identifikatorer såsom e-mailadresser, ID'er eller virksomhedsdomæner.

Syntaks

Inden for en funktion kan du bruge data fra egenskaber og felter eller bogstavelige data. Egenskabs- og feltdata vil være dynamiske baseret på de enkelte datakilder, mens bogstavelige data er konstante. For eksempel:

• 2021-03-05 er en bogstavelig dato, som er konstant.
• [CONTACT.createdate] er en egenskabsbaseret dato, som er dynamisk for hver kontaktpost.

Funktioner kan indeholde både literale data og egenskabs-/feltdata, så længe datatyperne er kompatible med funktionens krævede argumenter. For eksempel:

DATEDIFF("MONTH", "2021-01-01", “[CONTACT.createdate]”)

Nedenfor kan du læse mere om syntaksen for literaler og egenskabs-/feltdata, og hvordan du inkorporerer dem i formler.

Syntaks for literaler

Brug literaler til at tilføje specifikke, statiske tekststrenge, tal, true- eller false-værdier og datoer i dine beregninger.

• Strengliteral: tekst omgivet af anførselstegn. For eksempel “My cool string”

• Tal-literal: tal uden anførselstegn. For eksempel 42.
• Boolsk literal: true eller false.
• Dato-literal: en streng formateret som "YYY-MM-DD" eller et dato-tidsstempelnummer (f.eks. 1635715904). 

Egenskabssyntaks

Egenskabsreferencer giver dig mulighed for direkte at inkludere værdier fra egenskaberne i dine valgte datakilder. Du behøver ikke at tilføje egenskaben som et datasætfelt for at henvise til den.

Brug følgende syntaks, når du henviser til egenskaber:

• Referenceudtryk er altid omgivet af firkantede parenteser ( [ og ] ).
• Egenskabsreferencer angiver objekt- eller begivenhedsnavnet efterfulgt af et punktum og det interne egenskabsnavn. For eksempel:
  • [CONTACT.lifecyclestage]
  • [COMPANY.name]
  • [e_hs_scheduled_email_v2.__hs_event_native_timestamp]

Syntaks for feltreferencer

Du kan henvise til felter i en formel ved at sætte feltnavnet i firkantede parenteser. For eksempel:

• • [Field 1]
  • [My awesome custom field]

Du kan henvise til felter i formler, så længe formelens operatorer og funktioner accepterer feltets datatype. Hvis du f.eks. opretter et nyt felt, der indeholder en streng, kan du henvise til feltet i en funktion, der accepterer strenge:

• Hvis Felt 1 er [DEAL.name], indeholder det en strengværdi (aftalens navn).
• CONCAT([Field 1], "Q4") ville være gyldigt, fordi det indeholder to strengværdier.
• CONCAT([DEAL.name], 2012) ville ikke være gyldigt, da det indeholder både en streng og en talværdi.

Operatorer

Du kan bruge operatorer med bogstavelige værdier og egenskabs-/feltværdier, og operatorer evalueres i den standardmæssige PEMDAS-regleregler. Dette giver dig mulighed for at indlejre operatorer ved hjælp af parenteser. For eksempel:

• Tilføjelse af et tal med en egenskabsreference: 1 + [DEAL.amount]
• Brug af parenteser til at indlejre operationer: (1 + 2) * (3 + 4)

IF

IF-logik er et sæt regler, der udføres, hvis en bestemt betingelse er opfyldt. Du kan bruge IF-logik til at differentiere data. Du kan f.eks. bruge IF-logik til at:

• Beregne forskellige provisioner baseret på størrelsen af en aftale (dvs. give en højere procentdel for en større aftale).
• Inddele aftaler i niveauer til analyse og handling i dine rapporter.
• Oversætte feedback-svar til kategorier (f.eks. mærke 1-6 som kritiker).
• Definere kontaktprioritet baseret på, hvor mange dage de har været markeret som lead.
   

LABEL

LABEL-funktionen konverterer intervallværdier for opregningsegenskaber til brugervenlige værdier. Nogle af HubSpots definerede egenskaber, såsom Deal og Contact owner, vises som interne værdier. Dette gør analysen vanskelig. Når LABEL-funktionen bruges sammen med HubSpots definerede egenskaber, der understøtter oversættelse, leverer den oversættelsen baseret på portalindstillingerne, ikke brugerindstillingerne. Du kan f.eks. bruge LABEL-funktionen til at:

• Få adgang til kontakt- eller aftalestadienavne direkte i felter

LABEL([DEAL.dealstage]) = "Closed Won"(10)

• Henvise til HubSpot-ejere ved navn direkte i felter

LABEL([DEAL.hubspot_owner_id]) = "John Smith"

Numeriske funktioner

Strengfunktioner

Datofunktioner